过去的图像生成模型常被人们诟病人物主要以「白人」为主，而谷歌 Gemini 正在因为它的矫枉过正而深陷翻车风波。它「过度谨慎」的文生图结果会与历史事实出现极大偏差，让用户们瞠目结舌。谷歌表示，该模型变得比开发者预期的更加谨慎。这不仅体现在生成图片的问题上，还体现在常常将一些提示认作敏感提示，从而拒绝回答。
在此事不断发酵时，这项安全与可用性如何平衡的难题也给 Meta 提出了巨大挑战。LLaMA 2 是开源领域的「强中手」，更是 Meta 的招牌模型，一经发布即改变了大模型格局。现在，Meta 正在积极筹备 LLaMa 3，不过这得先解决 LLaMA 2 的遗留问题：回答有争议问题时表现过于保守。
在安全与可用性之间寻求平衡
Meta 在 Llama 2 中添加了防护措施，防止 LLM 回答各种有争议的问题。这种保守性虽然在处理极端情况时是必要的，如暴力或非法活动相关的查询，但同时也限制了模型在回答较为普通但稍带争议的问题上的能力。据 The Information 报道，当其想 LLaMA 2 提出「员工如何在强制到办公室的日子里避免进办公室」的问题时，会被拒绝提供建议，或是获得「尊重并遵守公司的政策和指导方针非常重要」。LLaMA 2 还拒绝提供如何恶作剧朋友、赢得战争或破坏汽车引擎的答案。这种保守的回答方式是为了避免公关灾难的发生。
不过，据透露，Meta 的高级领导层和一些参与模型工作的研究人员认为 LLaMA 2 的回答过于「打安全牌」。Meta 正在努力让即将推出的 LLaMA 3 模型在提供回答时能够更加灵活，提供更多上下文信息，而不是直接拒绝回答。研究人员正在尝试让 LLaMA 3 能够与用户有更多互动，更好地理解用户可能表达的含义。据悉， 新版本的模型将能更好地分辨一个词的多重含义。例如，LLaMA 3 可能会明白，关于如何破坏汽车引擎的问题是指如何熄火，而不是对其进行损毁。The Information 的报道中提到，Meta 还计划在未来几周内任命一名内部人员负责语气和安全培训，这也是该公司努力使模型回答更加细致入微的一部分。
这样的平衡点不只是 Meta 与谷歌需要攻克的难题，它显然对很多科技巨头造成了程度不一的影响。既要打造人人想用、人人能用、事事好用的产品，又要在此基础上维持生成结果可靠的安全性，这是科技公司在跟进 AI 技术时必须面对的问题之一。
LLaMa 3 的更多信息
LLaMa 3 的发布万众瞩目，Meta 计划在 7 月份对其发布，但时间仍有可能发生变化。Meta 首席执行官马克・扎克伯格野心勃勃，曾说到「虽然 Llama 2 不是行业领先的模型，但却是最好的开源模型。对于 LLaMa 3 及其之后的模型，我们的目标是打造成为 SOTA，并最终成为行业领先的模型。」
Meta 希望 LLaMa 3 能够赶上 OpenAI 的 GPT-4。Meta 公司工作人员透露，目前还没有决定 LLaMa 3 是否将是多模态的，是否能够理解并生成文本和图像，因为研究人员还没有开始对模型进行微调。不过， LLaMa 预计将拥有超过 140 亿个参数，这将大大超过 LLaMa 2，预示着其在处理复杂查询方面的能力将得到显著提升。
除了管够的 35 万块 H100 和数百亿美元，人才也是 LLaMa 3 训练的「必需品」。Meta 通过其生成式 AI 小组开发 LLaMa，该小组与其基础 AI 研究团队是分开的。负责 LLaMa 2 和 3 安全的研究员 Louis Martin 于 2 月离开了公司。领导强化学习的 Kevin Stone 也在本月离开。这会不会对 LLaMa 3 的训练产生影响尚不可知。LLaMa 3 是否能够把握好安全与可用性的平衡，在代码能力等方面给我们新的惊艳，我们拭目以待。
